本发明涉及数据管理技术领域，具体涉及一种用于社会管理网格化服务的系统及其数据管理方法。
背景技术：
网格化社会管理平台是采用网格化管理理念，划分社会管理网格单元，实现网格内“人、地、事、物、组织，”等全要素信息的常态化管理与服务，通过信息化手段，促进社会管理由“粗放型管理”向“精细型管理”的转变；促进居民服务由“分散服务”向“一站式服务”转变；基于gis，实现数据直观与可视化的展现。
如图1所示，现有技术中的社会管理网格化服务系统一般包括信息采集子系统、信息管理子系统、信息查询子系统等，其中信息采集子系统用于采集用于社会管理的各种基础数据，例如人口信息、重点人群信息、地理信息、社会服务信息等；信息管理子系统用于存储、统计分析、评价各种数据信息等；信息查询子系统提供多种查询入口，并可图形化显示查询结果，有的还可通过短信、电话等提示。
在社会管理中，危机的出现一部分是由突发事件造成的，具有一定的随机性，对于此类事件，需加强监控，并及时处理；而另一部分则是逐步积累的结果，对于逐步形成的危机，若能在其显现端倪而尚未爆发时予以应对，则既有利于避免危机事件的发生。目前现有技术中的社会管理网格化服务系统及其数据管理方法还存在以下缺点：对于数据的使用比较被动，缺少主动的风险预警，即对于逐步形成的危机，缺少提前分析预警。
技术实现要素：
本发明为解决上述问题，提供了一种社会管理网格化服务系统，包括信息采集子系统、信息管理子系统和信息查询子系统、风险预警子系统，所述风险预警子系统包括信息获取单元、信息分析单元和结果展示单元；所述信息获取单元具有数据获取和数据预处理功能；所述信息分析单元包括文本分词、情感分析、关联分析和风险报警模块；所述情感分析模块是判定信息是正面的、负面的、还是中性的，如果发现相应数据中负面倾向正在迅速凸显，则对这些信息的进行深入分析以发掘是否存在风险；所述关联分析模块是综合多方信息进行分析，以期发现异常，具体包括目前数据信息与之前发生的异常事件进行关联分析，还包括目前数据信息中各项数据之间的关联分析；所述风险报警模块根据文本分词、情感分析和关联分析中的至少一项来启动报警，即风险报警模块监控风险因素的变动趋势，并评价各种风险状态偏离预警线的强弱程度，向结果展示单元发出预警信号；风险报警模块构建了评价指标体系，并对指标类别加以分析处理，对评价指标体系进行综合评判，并依据评判结果设置预警区间，并采取相应对策；所述结果展示单元包括风险提示、风险级别展示、溯源展示和趋势展示模块，所述风险提示模块用于提示有无风险，以及风险的具体内容；所述风险级别展示模块用于显示风险的严重级别；所述溯源展示模块用于显示从哪些数据得到风险提示；所述趋势展示模块用于显示该风险的发展趋势。
优选地，所述信息获取单元采用分布式采集方式。
优选地，原始数据的积累是信息溯源的重要基础，为了确保信息回溯时数据的可用性，需要保存大量数据，该系统采用分布式的大数据存储和检索方法。
优选地，为了确保已有数据的存储安全，需要对数据进行容灾备份。
优选地，所述情感分析模块通过利用情感词库进行情感分析。
其中，所述之前发生的异常事件包括风险报警发现和来自线下的危机。
优选地，所述风险预警可分为五个预警区，即i区(低风险区)、ii区(较低风险区)、iii区(中等风险区)、iv区(较高风险区)、v区(高风险区)。
优选地，在构建的评价指标体系，设定风险因素集为u，其中包含n个因素，u1、u2、……un，则评价的指标体系u＝{u1、u2、……un}，根据对影响评判对象的各影响因素的认识程度和侧重程度不同，分别赋予相应的权重可以得到a＝{a1，a2，…，am}，综合评判g＝au。
本发明还提供了一种数据管理方法，其利用所述的系统执行风险预警步骤，包括信息获取、信息分析和结果展示步骤。
优选地，所述信息获取步骤包括数据获取和数据预处理步骤；所述信息分析步骤执包括文本分词、情感分析、关联分析和风险报警步骤；所述结果展示步骤包括风险提示、风险级别展示、溯源展示和趋势展示步骤。
本发明相较于现有技术，能够建立风险预警模型，有效防止危机事件发生。
附图说明
图1为现有技术中的社会管理网格化服务系统结构图；
图2为本发明的社会管理网格化服务系统结构图；
图3为本发明的风险预警子系统结构图。
具体实施方式
下文将详细参考附图描述本发明的优选实施例，借此对本发明如何应用技术手段来解决技术问题，并达到技术效果的实现过程能充分理解并据以实施。为了全面理解本发明，在以下详细描述中提到了诸多细节，但本领域技术人员应该理解，本发明可以无需这些具体细节而实现。
如图2所示，本发明的社会管理网格化服务系统除包括信息采集子系统、信息管理子系统和信息查询子系统外，还包括风险预警子系统。本发明的风险预警子系统的结构如图3所示，包括信息获取层、信息分析层和结果展示层。
所述信息获取层具有数据获取和数据预处理功能，本发明采用分布式采集方式，采集的大数据为危机应对提供了低成本、高效率、最快速、最便捷的信息基础，应用好大数据能够在事件形成前或刚刚出现时发现危机端倪，在事件大规模爆发前采取行动，争取更多的应对危机的时间和机会。原始数据的积累是信息溯源的重要基础，为了确保信息回溯时数据的可用性，需要保存大量数据，本发明采用分布式的大数据存储和检索方法。另外，为了确保已有数据的存储安全，需要对数据进行容灾备份。
所述信息分析层包括文本分词、情感分析、关联分析和风险报警模块。所述文本分词模块可采用现有技术中的任何一种或几种方法。所述情感分析模块是判定信息是正面的、负面的、还是中性的，因为危机在逐步形成的过程中会显露出些许特征，常见的是负面特征，如果发现相应数据中负面倾向正在迅速凸显，则需要对该现象进一步观察，探究数据中是否集中出现了某些信息，对这些信息的深入分析可发掘出危机起因。这可通过利用情感词库进行情感分析。所述关联分析模块是综合多方信息进行分析，以期发现异常，具体包括目前数据信息与之前发生的异常事件(包括风险报警发现和来自线下的危机)进行关联分析，还包括目前数据信息中各项数据之间的关联分析。所述风险报警模块根据文本分词、情感分析和关联分析中的至少一项来启动报警，即风险报警模块监控风险因素的变动趋势，并评价各种风险状态偏离预警线的强弱程度，向结果展示层发出预警信号。风险报警模块构建了评价指标体系，并对指标类别加以分析处理；其次，依据预警模型，对评价指标体系进行综合评判；最后，依据评判结果设置预警区间，并采取相应对策。风险预警可分为五个预警区，即i区(低风险区)、ii区(较低风险区)、iii区(中等风险区)、iv区(较高风险区)、v区(高风险区)。在构建的评价指标体系，设定风险因素集为u，其中包含n个因素，u1、u2、……un，则评价的指标体系u＝{u1、u2、……un}，根据对影响评判对象的各影响因素的认识程度和侧重程度不同，分别赋予相应的权重，可以得到a＝{a1，a2，…，am}，综合评判g＝au。
所述结果展示层包括风险提示、风险级别展示、溯源展示和趋势展示模块，所述风险提示模块用于提示有无风险，以及风险的具体内容；所述风险级别展示模块用于显示风险的严重级别，即i区(低风险区)、ii区(较低风险区)、iii区(中等风险区)、iv区(较高风险区)、或v区(高风险区)；所述溯源展示模块用于显示从哪些数据得到风险提示；所述趋势展示模块用于显示该风险的发展趋势。
本发明的数据管理方法利用所述社会管理网格化服务系统执行风险预警步骤，包括信息获取、信息分析和结果展示。所述信息获取单元执行数据获取和数据预处理步骤；所述信息分析单元执行文本分词、情感分析、关联分析和风险报警步骤；所述结果展示单元执行风险提示、风险级别展示、溯源展示和趋势展示步骤。
以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用于限制本发明，凡在本发明精神和原则之内所做的任何修改、等同替换和改进等，均包含于本发明的保护范围之内。